कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) का उपयोग 185 देशों में कैंसर से बचने की दर को प्रभावित करने वाले कारकों की पहचान करने के लिए किया गया है। यह जानकारी 'एनल्स ऑफ ऑन्कोलॉजी' नामक पत्रिका में प्रकाशित एक शोध के अनुसार है। यूरोपियन सोसाइटी फॉर मेडिकल ऑन्कोलॉजी से जुड़े शोधकर्ताओं द्वारा किए गए इस अध्ययन में, कैंसर के आंकड़ों और स्वास्थ्य प्रणाली की जानकारी का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया गया, जिससे उन विशिष्ट तत्वों का पता चला जो व्यक्तिगत देशों में बेहतर जीवन रक्षा दर से जुड़े हैं।

एआई मॉडल ने कई प्रमुख कारकों को इंगित किया, जिसमें रेडियोथेरेपी तक पहुंच, सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज की उपस्थिति और समग्र आर्थिक शक्ति शामिल हैं, जो बेहतर कैंसर जीवन रक्षा परिणामों से महत्वपूर्ण रूप से जुड़े हैं। शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि मॉडल की विशाल डेटासेट का विश्लेषण करने की क्षमता ने इन कारकों और देश-दर-देश जीवन रक्षा दर के बीच जटिल अंतःक्रिया की अधिक सूक्ष्म समझ की अनुमति दी।

मशीन लर्निंग, एआई का एक उपसमुच्चय है, जिसमें स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना डेटा से पैटर्न की पहचान करने और भविष्यवाणियां करने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना शामिल है। इस मामले में, एआई को दुनिया भर के कैंसर के आंकड़ों, स्वास्थ्य सेवा बुनियादी ढांचे के विवरण और सामाजिक-आर्थिक संकेतकों को शामिल करने वाले एक व्यापक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था। इस डेटा को संसाधित करके, मॉडल यह समझने में सक्षम था कि विभिन्न राष्ट्रीय संदर्भों में कैंसर से बचने के साथ किन कारकों का सबसे मजबूत संबंध था।

इस शोध के सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। विशिष्ट क्षेत्रों की पहचान करके जहां सुधार का सबसे बड़ा प्रभाव हो सकता है, नीति निर्माता संसाधन आवंटन और स्वास्थ्य सेवा प्रणाली सुधारों के बारे में अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं। उदाहरण के लिए, जिन देशों में रेडियोथेरेपी तक पहुंच सीमित है, वहां इन सेवाओं के विस्तार में निवेश से कैंसर से बचने की दर में ठोस सुधार हो सकता है। इसी तरह, सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज को मजबूत करने से यह सुनिश्चित हो सकता है कि अधिक लोगों को समय पर और प्रभावी कैंसर देखभाल तक पहुंच प्राप्त हो।

परियोजना पर एक प्रमुख शोधकर्ता ने कहा, "यह एआई मॉडल दुनिया भर में कैंसर से बचने में असमानताओं को समझने के लिए एक शक्तिशाली नया दृष्टिकोण प्रदान करता है।" "यह हमें व्यापक सामान्यीकरणों से आगे बढ़ने और उन विशिष्ट हस्तक्षेपों की पहचान करने की अनुमति देता है जो प्रत्येक देश में जीवन बचाने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं।"

अध्ययन कैंसर अनुसंधान और स्वास्थ्य सेवा वितरण को बदलने के लिए एआई की क्षमता पर भी प्रकाश डालता है। जैसे-जैसे एआई तकनीक आगे बढ़ती जा रही है, यह शुरुआती पहचान, व्यक्तिगत उपचार और दवा खोज जैसे क्षेत्रों में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी। जटिल डेटा का विश्लेषण करने और सूक्ष्म पैटर्न की पहचान करने की एआई की क्षमता, जिसे मानव शोधकर्ता चूक सकते हैं, कैंसर की हमारी समझ और अधिक प्रभावी उपचारों के विकास में सफलता दिला सकती है।

शोधकर्ताओं ने अतिरिक्त डेटा स्रोतों को शामिल करके और जीवनशैली विकल्पों और पर्यावरणीय जोखिमों जैसे अन्य कारकों के कैंसर से बचने पर प्रभाव का पता लगाकर एआई मॉडल को और परिष्कृत करने की योजना बनाई है। उन्हें ऐसे उपकरण विकसित करने की भी उम्मीद है जिनका उपयोग नीति निर्माताओं और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं द्वारा विभिन्न हस्तक्षेपों की प्रभावशीलता का आकलन करने और समय के साथ प्रगति को ट्रैक करने के लिए किया जा सकता है। अंतिम लक्ष्य कैंसर के वैश्विक बोझ को कम करने और दुनिया भर के रोगियों के जीवन को बेहतर बनाने के लिए एआई की शक्ति का लाभ उठाना है।